<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">----------------------------------------------------------------------------------------</div><div dir="ltr">Call for papers: ICLR 2019 workshop on reproducibility in machine learning. </div><div dir="ltr">Monday May 6, 2019. New Orleans<br></div><div dir="ltr"><div><br></div><div><a href="https://sites.google.com/view/icml-reproducibility-workshop/home">https://sites.google.com/view/icml-reproducibility-workshop/home<br></a></div><div>----------------------------------------------------------------------------------------</div><div>Our aim in the following workshop is to raise the profile of these questions in the community and to search for their answers. In doing so we aim for papers focusing on the following topics: Analysis of the current state of reproducibility in machine learning. Some examples of this include experimental-driven investigations as in [1,2,3] Investigations and proposals of proper experimental procedure and evaluation methodologies which ensure reproducible and fair comparisons in novel literature [4] Evidence-driven works investigating the importance of reproducibility in machine learning and science in general Connections between the reproducibility situation in Machine Learning and other fields Rigorous replications, both failed and successful, of influential papers in the Machine Learning literature. We will accept both short paper (4 pages) and long paper (8 pages) submissions (not including references). Submissions should be in the NIPS 2018 format. A few papers may be selected as oral presentations, and the other accepted papers will be presented in a poster session. There will be no proceedings for this workshop, however, upon the author’s request, accepted contributions will be made available in the workshop website. Submission are single-blind, peer-reviewed on OpenReview (<a href="https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Workshop/RML">https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Workshop/RML</a>), and open to already published work.<br></div><div><br></div><div>Organizers:</div><div><br></div><div>Anirudh Goyal (Mila, University of Montreal)</div><div>Alex Lamb (Mila, University of Montreal)</div><div>Nan Rosemary Ke (Mila, University of Montreal)</div><div>Olexa Bilaniuk (Mila, University of Montreal)</div><div>Yoshua Bengio (Mila, University of Montreal)</div></div></div></div></div>